Zeppelin Paragraph 공유 시 자동 로그인 구현

현재 Zeppelin을 중국 내 서비스에 적용하고 있는 중입니다. Zeppelin을 적용하는 중에 Zeppelin에서 만든 Paragraph를 다른 서비스의 화면 내에 한 영역으로 표시해 달라는 요구 사항이 나오게 되어 기존 Zeppelin 코드를 수정하여 적용하였습니다. 여기에 추가로 현재 서비스의 사용자 권한 관리를 WeChat의 기업 계정을 이용하여 관리하고 있는데 이 계정과 연동되도록 해야 하는 요구사항이

아마존에서 MS로 옮긴 백기선씨 이야기

우리나라 문화와 달리 쿨cool 할 것으로 여겼던 미국회사에서 겪은 쿨하지 않은 측면을 아마존에서 봤습니다. 아마존 입사 후 1년 동안 겪은 일련의 사건이 저를 돌아보는 좋은 기회도 된 것이 사실이에요. 다만, 그러면서 자신감도 많이 잃었습니다. 그러던 차에 한줄기 빛으로 저에게 손을 내밀어 준 것이 마이크로소프트(MicroSoft)입니다. 1편은 여기서 확인: 아마존

개발자가 배우는 R : 6강, 기초통계 함수 배워보기

개요 이번 포스팅에는 그룹핑 관련 함수와 도표 데이터를 다루기 시작하는것 까지 진행한다. 코드중심의 설명이기 때문에 본문 보다는 코드의 주석이 집중적으로 추가되어 있으니 참고 바란다. tapply 함수 사용하기 이미 배운 tapply 함수를 데이터프레임에서는 그룹핑에 활용 할 수 있다. > attach(mtcars)   > tapply(mpg, am, mean) # mpg값을 am값으로 group화 하여 평균값(

MXNet을 활용한 이미지 분류 앱 개발하기

최근 딥러닝 기반으로 이미지를 분류하는 앱을 시연해야하는 일이 생겼다. 주요한 요건은 기기-서버 사이의 네트워크 사용량을 최소화하는 것으로, 네트워크가 없는 곳에서도 사용이 가능해야 한다는 점이다. 따라서 모바일에서 촬영한 이미지를 서버로 전송하고, 서버에서 학습된 모델을 기반으로 이미지를 분류한 결과를 전달하는 API 방식은 사용할 수 없다. 대신 서버에서 학습한 모델을 모바일 기기에

아마존 킨들 개발자가 된 백기선씨를 만남

2015년 9월 작성하고, 10월 1일 개인 블로그에 올렸던 글을 다시 여기로 옮깁니다. 오래된 글을 다시 살려내는 이유는 그가 1년 넘게 겪었던 사실에 대해 최근에 알게 되었기에 이에 대한 글을 올리기 전에 지난 줄거리를 올리는 것입니다.   2006년 어느날 필자는 교수님의 소개로 백기선씨를 만나게 됩니다. 당시 학부생이던 백기선씨가 이제는 후배 개발자의 롤

파이썬 쥬피터를 이용한 텐서플로우 개발환경 구성하기

개요 파이썬 쥬피터를 설치 및 실행하는 방법을 최대한 간단히 익혀 정리한다. 간단히 요약하자면 pip로 설치하고 파이썬 프로그램을 실행하면 로컬 서버로 쥬피터가 뜨는 원리이다. 이를 이용하면 아직 익숙하지 않은 텐서플로우 개발(특히 원격 서버를 통한 개발) 시 유용할듯 하여 포스팅 한다. 텐서플로우 코드를 라이브 코딩하거나 공유하기 위해서도 좋을듯 하다. 필자는 텐서플로우를

기능이 형태를 지배해야 한다

아래는 문래학당 임춘봉훈장님께서 편집해주신 루이 설리번의 고전이다. 내가 아키텍트 혹은 설계자로써 딱 하나 잊지 않는 유일한 공학원리 항목이기도 하다. 공학적 배경지식이 없거나 건축에 소프트웨어 설계 은유를 하는 부분이 생소한 분을 위해 가벼운 글을 쓴다.   핵심가치가 무엇이냐? 혹은 너 기능이 뭐야? 가장 중요한 질문이다. '당신은 뭐하는 사람이냐?'라는 질문이

Kafka 운영자가 말하는 TIP

이번에는 kafka 파티션 재배치에 대해 알아보고, log 디렉토리 사용이 균등하지 않을 때 조치할 수 있는 방법에 대해 말씀드리도록 하겠습니다. 해당 내용을 모를 경우 kafka 운영하시면서 난감한 상황에 마주칠 수 있다고 생각됩니다. 잘 읽어보시고 도움이 되셨으면 합니다. 이 글을 처음 보시는 분들은 이전 글도 보시면 좋을 것 같습니다. Kafka 운영자가 말하는

개발자가 배우는 R : 5강, 기초통계 함수 배워보기

개요 이번 포스팅에는 R에서 사용하는 기초통계 관련 함수들을 알아본다. 해당강의에서는 기초통계학의 내용은 다루지 않고 기초통계학에서 사용하는 기법들을 R에서 어떻게 적용하는지 다룬다. 다만 참고를 위해 기초 통계학개념에 대해서는 위키피디아에서 발췌하여 추가해두었다. 코드중심의 설명이기 때문에 본문 보다는 코드의 주석이 집중적으로 추가되어 있으니 참고 바란다. 이번시간에 배울것들 요약 이번시간에는 아래와 같은 통계 지표들을

텐서플로우, 직접 소스 빌드하여 설치하기

개요 노트북에서 텐서플로우를 깔아 CPU만으로 사용하는데 아래와 같은 Warning Message가 뜨는 것을 발견했다. 실행해는 문제가 없는데 개발자들이면 들어봤을 SSE 명령어 셋등이 제대로 실행이 안될것을 생각하니 왠지 컴퓨터 성능을 십분 발휘하지 못한다는 생각이 들었다. 따라서 해결책을 검색해보니 텐서프로우 소스를 본인 PC환경해서 직접빌드하면 해결을 할 수 있다고 하여 내용을 살펴보고 정리하여 포스팅

마이크로서비스 Just Do It!

최근 개발 또는 운영하고 있는 서비스가 여러개의 작은 서비스로 의미 있는 서비스를 제공하고 있는 시스템 구성으로 되어 있습니다. 이를 최근 트렌드에 맞추어 보면 마이크로서비스 아키텍처 기반이라고도 이야기 할 수 있습니다. 최근 스타트업들이야 구성원들이 믿는 방식, 구성원들이 좋아하는 방식으로 진행하기 때문에 그것을 무엇이라 부르던 별로 신경을 쓰지 않겠지만 아직도 많은 큰

개발자가 배우는 R : 4강, 데이터프레임 가공하기

개요 이번 포스팅에는 R에서 가장 많이 쓰이는 데이터프레임을 가공하는 방법을 알아본다. 이를 위해 데이터프레임을 조작하는 방법과 관련된 외부 패키지 reshape 사용법을 알아본다. 코드중심의 설명이기 때문에 본문 보다는 코드의 주석이 집중적으로 추가되어 있으니 참고 바란다. 데이터프레임 조작하기 데이터프레임 예제 #1 : leadership 임의로 leadership 객체를 만들어 데이터프레임 조작을 알아보자. leadership 데이터프레임 생성